Business Intelligence vs Data Science: Quais são as diferenças?

Antes de olharmos para eles juntos e compará-los e contrastá-los, faremos bem em olhar para esses dois termos e primeiro defini-los. Ambos são terminologias essenciais no campo da análise de dados. Mesmo que esses campos tenham muitos tópicos comuns, eles são limites claros ao estudar ciência de dados versus inteligência de negócios.

Quando usado nos negócios, como o nome sugere, a ciência de dados depende principalmente de dados. Usamos vários fluxos científicos interdisciplinares em um volume normalmente grande de dados para obter inferências e insights.

Em contraste com isso, a inteligência de negócios (BI) auxilia na compreensão da saúde atual de um negócio, levando em consideração o desempenho histórico de uma organização. Assim, para resumir, quando falamos de ciência de dados versus inteligência de negócios, a primeira lida com a análise de dados passados ​​para fornecer projeções futuras, enquanto a segunda usa dados passados ​​para inferências presentes. O BI abrange principalmente o que é conhecido como Análise Descritiva, enquanto a ciência de dados é empregada com frequência na Análise Prescritiva.

Ciência de dados, inteligência de negócios e suas semelhanças

Antes de detalharmos as diferenças entre eles, faremos bem em entender os tópicos semelhantes que unem a ciência de dados e a inteligência de negócios. Ambos dependem de dados, e os resultados que buscamos deles são amplamente semelhantes em escopo. Queremos que ambos nos ajudem a analisar oportunidades de mercado, margens de lucro, aumento de receita e retenção de clientes, para citar alguns.

Em ambos os campos, há a necessidade de interpretar os dados, para o qual precisamos empregar profissionais que possam analisar um conjunto de dados e nos fornecer insights para garantir vantagens competitivas. Gerentes e tomadores de decisão confiam neles para obter análises precisas para que possam decidir com base neles em momentos críticos. Eles podem não estar cientes de conhecer todos os detalhes desses campos.

Assim, estabelecemos que gerentes e outros funcionários podem usar inteligência de negócios e ciência de dados em pontos em que uma decisão precisa ser orientada por dados. Mas vamos reiterar a diferença entre eles mais uma vez. O BI lida com dados que geralmente vêm de uma única fonte, são estáticos e muito estruturados.

Por outro lado, a ciência de dados pode cuidar de dados de várias fontes, possui várias estruturas e é altamente complexa. Assim, o BI só pode trabalhar com dados que configuramos em um formato aceitável. As tecnologias de ciência de dados não precisam que esses limites sejam colocados nos dados, e podemos coletar dados de forma livre de várias fontes.

Na verdade, a ciência de dados era de inteligência de negócios rudimentar. Os analistas de dados anteriores costumavam trabalhar e analisar dados apenas para descrever desempenhos anteriores. As empresas perceberam naquela época que o passado pode prever o futuro e pediram que prescrevessem as etapas que precisariam seguir para replicar os sucessos do passado e eliminar os erros. Foi assim que surgiu a ciência de dados. Os cientistas de dados agora podem encontrar padrões e tendências e prever o comportamento futuro para aumentar a competitividade.

Data Science, Business Intelligence e suas diferenças

Houve um tempo em que os dados eram limitados e as técnicas convencionais de inteligência de negócios eram suficientes. No entanto, os últimos anos viram o advento do Big Data. Existem várias formas de dados agora provenientes de várias fontes. Portanto, as empresas agora devem contar com cientistas de dados para entender tudo.

Olhando para o futuro, espera-se que a ciência de dados supere os modelos tradicionais de inteligência de negócios. A principal contribuição da ciência de dados será a automatização da inteligência. Em vez de entrada humana em inteligência de negócios, algoritmos e programas podem fazer a maior parte do trabalho. Onde o pessoal de negócios virá é apenas na fase de tomada de decisão.

Nesse ponto, eles devem ter acesso a todos os dados processados ​​e analisados ​​de uma fonte central, que é automatizada com a ajuda de ferramentas para ajudá-los a fazer inferências. Com essa mudança, os dados finalmente passaram para o mainstream das principais operações de negócios. A inteligência de negócios costumava ser um domínio quase exclusivo dos profissionais de TI. No entanto, a ciência de dados tornou mais acessível a todo o pessoal envolvido nos processos de negócios.

No futuro, espera-se que os cientistas de dados venham automatizar a inteligência e dar um passo atrás depois disso e fornecer assistência apenas quando necessário. Cientistas de dados e profissionais de inteligência de negócios ainda podem trabalhar juntos, onde os últimos fornecem os insights do conjunto de dados existente para o cientista de dados construir no futuro.

Mas a inteligência de negócios não pode mais fazer isso sozinha. Os dados se tornaram muito complexos e multicamadas para isso. A inteligência de negócios só pode pegar dados e reagir a dados antigos no presente. A ciência de dados entrou nessa brecha e sugere proativamente soluções para reivindicar maior competência no futuro.

A própria ciência de dados progrediu massivamente desde o início. As tecnologias tornaram-se capazes de lidar com dados mais complicados em muitos formatos diferentes. Algumas das novas tecnologias dizem respeito à governança de dados, relatórios e análises de clientes em um formato detalhado. A era dos relatórios estáticos já passou há muito tempo. Agora é a hora da tomada de decisão instantânea com base nas melhores inferências possíveis a partir dos dados disponíveis.

O contraste da ciência de dados com a inteligência de negócios

A maior distinção que podemos fazer entre ciência de dados e inteligência de negócios, mesmo em estados avançados, é o tamanho e a variedade das bibliotecas de aprendizado de máquina. As bibliotecas de aprendizado de máquina permitem que um leigo no mundo dos negócios assuma o controle dos dados que foram automatizados, parcial ou totalmente, e extraia insights a partir deles.

De certa forma, a ciência de dados está tornando todo o campo da análise de dados menos elitista. No futuro, podemos esperar que essas pessoas com qualificações básicas entendam os dados para empregar inteligência de negócios e se envolver em análises em um nível avançado. Eles não precisam ser particularmente do setor de tecnologia da informação.

A ciência de dados oferece essa vantagem adicional de que o pessoal de negócios não precisa mais se preocupar com as operações tecnológicas dos dados. Eles podem se mover e se concentrar no lado das operações, trazendo os lucros e focando nos resultados para aumentar a competitividade e a lucratividade.

Nas plataformas de BI atualmente existentes, as organizações não podem trabalhar com os dados por conta própria. Eles precisam de uma equipe especializada de profissionais de inteligência de negócios que coletam dados e identificam os padrões e tendências. Com a ciência de dados agora sendo impulsionada pelo aprendizado de máquina, a necessidade de tal conhecimento técnico está diminuindo gradualmente. As partes interessadas nos negócios podem extrair as informações necessárias dos dados e analisar e fazer suas inferências, o que os ajuda a tomar as melhores decisões possíveis.

As quatro principais áreas em que a ciência de dados diverge da inteligência de negócios são o tamanho dos dados, a variedade de dados, as capacidades prescritivas e as plataformas de visualização. É quando compartimentamos as variações dentro dessas áreas que as diferenças se tornam gritantes. Mesmo em inteligência de negócios avançada, as ferramentas de descoberta de dados limitam a variedade e o volume de dados que podem processar. A ciência de dados quebra todos esses limites e pode lidar com qualquer tipo de dado e preparar uma análise a partir daí.

A natureza complementar da ciência de dados com inteligência de negócios

Embora tenhamos traçado alguns contrastes acima, faremos bem em lembrar novamente que, como a ciência de dados e a inteligência de negócios dependem da análise de dados, há muitas partes complementares nelas. Existem processos e funções como visualizações e algoritmos comuns em ambos os campos, e as inferências de ambos provavelmente afetarão o potencial de negócios.

Quando especialistas em BI e cientistas de dados trabalham juntos, eles podem obter um resultado sinérgico. Os analistas que trabalham em inteligência de negócios são melhores em dados estruturados e, portanto, podem ajudar a preparar os dados para análises rápidas. Os cientistas de dados podem usá-los como entrada para seus próprios modelos.

Os profissionais que trabalham com inteligência de negócios há tanto tempo também podem oferecer sua área atual de análise, o que dá o status atual do negócio. Usando essa análise descritiva, os cientistas de dados podem prever o futuro e fornecer projeções mais precisas, tornando seus modelos algorítmicos ainda mais poderosos.

Em última análise, na divisão de análise ou na equipe de qualquer negócio, ambos encontrarão um lugar. O especialista em BI será responsável por relatar as atividades técnicas. Em contraste, o cientista de dados será responsável por automatizá-los e fornecer soluções futuras diretamente aos stakeholders do negócio.

Com a ajuda do analista de inteligência de negócios que pode dizer ao cientista de dados exatamente quais parâmetros são necessários para a análise atual dos negócios, a equipe de análise pode construir um modelo que pode ajudar o pessoal de negócios a tomar decisões sem entrar em detalhes das operações tecnológicas.

Em conclusão, mesmo as organizações mais tecnologicamente experientes estão lutando para acompanhar a evolução e a mudança da tecnologia. Eles também estão lutando para lidar com a quantidade de dados que chegam. Para estruturar todas essas tecnologias em uma plataforma coerente, é necessária inteligência de negócios. Para controlar os dados a um ponto em que os gerentes e tomadores de decisão possam trabalhar neles sem problemas, é necessário um cientista de dados.

Assim, o que precisamos no futuro são sistemas mais integrados onde tecnologia, dados e pessoas possam trabalhar juntos. Portanto, a necessidade do momento é construir equipes fortes de análise de dados em todas as organizações. Isso ajudará a agilizar a tomada de decisões de negócios, agilizando todo o processo e dando a essas empresas uma vantagem competitiva no mercado.

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